Predição da eficiência térmica da soldagem a arco elétrico utilizando redes neurais artificiais

Abstract

Neste trabalho é apresentada a modelagem matemática e computacional, baseada na aplicação de Redes Neurais Artificias (RNA), aplicada ao problema da predição da eficiência do processo de soldagem do tipo arco elétrico amplamente utilizada na indústria metalmecânica. Embora a eficiência da solda seja um parâmetro importante, muitas vezes é determinada por valores tabelados em normas técnicas, o que pode prejudicar a análise metalúrgica, já que esses valores podem não considerar todas as variações possíveis nos parâmetros de soldagem ou mesmo do ambiente. Neste trabalho, a eficiência foi estimada experimentalmente a partir de um conjunto real de dados obtidos a partir da utilização de um calorímetro de fluxo contínuo de água. O conjunto de dados obtido foi analisado para determinar a presença de calor residual e utilizado para calcular o aporte térmico e a eficiência do processo. Além disso, foi desenvolvido um modelo matemático e computacional baseado em Redes Neurais Artificiais que possibilita predizer a eficiência do processo de soldagem sem a necessidade de realizar novos ensaios físicos que demandam um alto tempo e custo financeiro. Foi realizado um conjunto significativo de simulações computacionais onde foi avaliado e validado o melhor método de treinamento para o modelo desenvolvido. O modelo final disponibilizado consegue predizer o valor da eficiência do processo de soldagem com um erro inferior a 4% o que comprova o bom desempenho do modelo proposto e apresentado neste trabalho. Palavras-chave: Modelagem Matemática. Redes Neurais Artificiais. GMAW. Soldagem